HPC-серверы 4000 / 8000

GPU-серверы для высокопроизводительных вычислений, обучения моделей и работы в составе вычислительных кластеров.

Двухпроцессорные платформы на базе Intel Xeon или AMD EPYC. HPC 4000 — до 4 ускорителей в 2U, HPC 8000 — до 8 ускорителей в 4U. NVIDIA L40S, RTX PRO 6000 или H200 NVL.

Особенности Каталог Сценарии применения Наши клиенты Частые вопросы

Для каких задач подходит

HPC 4000

Обучение и дообучение моделей.. Работа с LLM и VLM на нескольких GPU, проверка моделей и прикладные R&D-нагрузки.

Научные и инженерные расчёты. GPU-ускоренные симуляции, моделирование и обработка больших массивов данных.

Вычислительные кластеры. Компактный узел 2U для масштабирования через высокоскоростную сеть и общее хранилище.

До 4 GPU · до 564 ГБ VRAM NVIDIA L40S, RTX PRO 6000 или H200 NVL.
2× Intel Xeon / AMD EPYC Для CPU-нагрузок и подготовки данных.
До 1,5 ТБ DDR5 ECC Серверная память с коррекцией ошибок.
2U · Rack Монтаж в стандартную серверную стойку 19″.

HPC 8000

Обучение и эксплуатация моделей. Восемь серверных GPU для обучения на нескольких ускорителях и высоконагруженного инференса.

Параллельные вычислительные задачи. Независимые GPU-воркеры для компьютерного зрения, генерации, рендеринга и пакетной обработки.

AI-фермы и HPC-кластеры. Узел 4U для масштабирования вычислительных ресурсов и межсерверного обмена данными.

До 8 GPU · до 1 128 ГБ VRAM NVIDIA L40S, RTX PRO 6000 или H200 NVL.
2× Intel Xeon / AMD EPYC Для CPU-нагрузок и подготовки данных.
До 2 ТБ DDR5 ECC Серверная память с коррекцией ошибок.
4U · Rack Монтаж в стандартную серверную стойку 19″.

Каталог

Готовая среда для запуска моделей

OneStack объединяет драйверы, контейнеры, управление моделями, API и мониторинг. Платформа устанавливается на рабочие станции и GPU-серверы DigitalRazor, сокращая подготовку программного окружения.

Подробнее о OneStack

Сценарии применения

Обучение LLM и VLM-моделей

HPC используются для обучения больших языковых и мультимодальных моделей.

Высокая плотность GPU и архитектура с синхронным обменом данными позволяют запускать масштабное обучение без распределения задач по множеству отдельных машин.

Подходит для команд, разрабатывающих собственные языковые модели, чат-сервисы, системы анализа данных и ассистентов на базе ИИ.

Примеры задач:

обучение LLM-моделей от 70B параметров;
тонкая настройка и инференс существующих архитектур;
эксперименты с мультимодальными моделями (VLM, CLIP, Flamingo).

Инженерные расчёты и симуляции

HPC применяется в инженерных, научных и исследовательских задачах, где требуется высокая параллельность вычислений.

Два процессора EPYC и до восьми GPU обеспечивают ресурс для моделирования сложных систем, симуляций и анализа больших массивов данных.

Такое решение используют университеты, R&D-отделы и центры расчётов.

Примеры задач:

моделирование динамики жидкостей и материалов (CFD, FEA);

симуляции в CAD/CAE-приложениях;

вычисления в физике, химии, энергетике.

AI-фермы и R&D-центры

HPC можно использовать как узел в составе корпоративной AI-фермы или исследовательского кластера.

Он легко интегрируется в существующую инфраструктуру, поддерживает контейнеризацию и масштабируется по мере роста вычислительных задач.

Такое решение выбирают компании, которые строят собственные AI-сервисы или развивают направления машинного обучения.

Примеры задач:

централизованные фермы для обучения и инференса;

распределённые вычисления между несколькими узлами;

разработка и тестирование внутренних AI-сервисов.

Генеративные медиа

Серверы подходят для генерации изображений, видео и 3D-контента на базе нейросетей.

Восемь GPU обеспечивают параллельную работу нескольких пайплайнов — от диффузионных моделей до нейросетей для синтеза речи или визуальных эффектов.

Используется продакшн-студиями и компаниями, создающими мультимедийные продукты с применением AI.

Примеры задач:

Stable Diffusion, Runway, ComfyUI, Pika, Sora-подобные пайплайны;

генерация 3D-объектов и сцен для Unreal/Unity;

создание видео и VFX-контента с использованием ИИ.

Ваш технологический партнер

Более 10 лет опыта в High-Performance Computing. Предлагаем проверенные решения для бизнеса и науки с официальной гарантией и поддержкой на всей территории РФ.

Собственное производство

Серийная сборочная линия в России. Промышленные стандарты монтажа и масштабируемые мощности для реализации крупных инфраструктурных проектов.

Экспертиза
в HPC

Более 10 лет опыта в построении высоконагруженных систем. Понимаем специфику «железа» и софта для задач ИИ, рендеринга и науки.

Контроль качества

Многоступенчатая система проверки компонентов. Обязательное 72-часовое нагрузочное тестирование каждого сервера перед отгрузкой клиенту.

Сервис и логистика

Федеральная доставка с полным страхованием груза. Собственная сервисная служба и техническая поддержка на всей территории РФ.

Оплата и оформление

Мы адаптировали процессы под требования корпоративных заказчиков и госструктур. Обеспечиваем полное документальное сопровождение, гибкие финансовые инструменты и соблюдение всех регламентов закупки.

Полный пакет документов

Работаем по общей системе налогообложения (ОСНО) с НДС 22%. Гарантируем своевременное предоставление корректного пакета закрывающих документов для вашей бухгалтерии и получения налоговых вычетов сразу после отгрузки оборудования.

Финансовые программы

Предлагаем гибкие условия приобретения серверов в лизинг через партнерские компании. Помогаем подобрать оптимальный график платежей, позволяющий распределить финансовую нагрузку на бюджет и оптимизировать налогооблагаемую базу предприятия.

Участие в торгах

Аккредитованы на ключевых торговых площадках для государственных и коммерческих закупок. Оказываем экспертную поддержку в составлении технических заданий (ТЗ) и подготовке необходимой конкурсной документации для проведения торгов.

Сопровождение сделки

Используем системы электронного документооборота (ЭДО) для мгновенного обмена актами и счетами. За каждым проектом закрепляется персональный менеджер, который контролирует все этапы: от согласования спецификации до пусконаладки.

Нам доверяют лидеры рынка

Поставляем высоконагруженные системы для ведущих банков, научно-исследовательских институтов и промышленных предприятий России. Обеспечиваем инфраструктуру для задач любой сложности: от обучения ИИ в МФТИ до банковского скоринга в Сбере.

Альфа-Банк

Samsung

Инновационный центр «Сколково»

Самарский университет

Глобалтехэкспорт

МФТИ

Айтеко

Usetech

МЭИ

Визионеро

ФИЦ Коми научный центр УрО РАН

Консультант+Аскон

Современные системы реновации

Селигдар

ИПЭЭ РАН

Эффективные технологии

XO Studios

Сбер

Частые вопросы

1. Подойдёт ли HPC для обучения больших языковых моделей (LLM)?

Да. HPC поддерживают до 8 GPU и построен на архитектуре с двумя процессорами EPYC 9005-серии или Intel Xeon, что делает его идеальным решением для обучения LLM, генеративных моделей и VLM в промышленном масштабе.

2. Какие видеокарты можно установить в систему?

HPC поддерживают ускорители NVIDIA L40s 48GB, NVIDIA RTX 6000 PRO Blackwell, NVIDIA H200 NVL 141GB. Системы обеспечивают высокую вычислительную плотность, оптимизированную для кластеризации и интеграции в существующую инфраструктуру.

3. Можно ли использовать сервер в составе кластера?

Да. Системы построена на архитектуре с NVLink и поддерживает кластеризацию с высоким уровнем масштабируемости. Подходит для AI-ферм и внутренних дата-центров.

4. Есть ли поддержка при внедрении и обслуживании?

Да. Мы предоставляем консультации, помогаем с развёртыванием и интеграцией в инфраструктуру, а также обеспечиваем гарантийное и постгарантийное обслуживание.

5. Как выбрать нужную конфигурацию?

Опишите вашу задачу, объёмы данных и требования к производительности — мы предложим оптимальный вариант на базе HPC или другой подходящей системы.

6. Где можно развернуть сервер?

Сервер выполнен в корпусах 2U и 4U для стандартных 19” стоек. Идеально подходит для установки в корпоративных или колокационных дата-центрах.

7. Можно ли заказать индивидуальную сборку?

Да, мы адаптируем конфигурацию под ваши задачи: от подбора CPU и GPU до настройки систем охлаждения и дисковой подсистемы.

Возможно, вам будет интересно

DEVBOX AI

Для локального обучения LLM, генеративных моделей и R&D
Подробнее

Scale

Для LLM > 70b, генеративных моделей и корпоративных задач.
Подробнее

HGX

Для создания суперкомпьютеров и обучения фундаментальных моделей
Подробнее